同濟大學周彪獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟大學申請的專利一種基于模型知識遷移的建筑空間視覺舒適度多維度智能評價方法和計算機系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119623283B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202411715096.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F30/27;該發(fā)明授權(quán)一種基于模型知識遷移的建筑空間視覺舒適度多維度智能評價方法和計算機系統(tǒng)是由周彪;柴富;謝雄耀設(shè)計研發(fā)完成,并于2024-11-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種基于模型知識遷移的建筑空間視覺舒適度多維度智能評價方法和計算機系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開一種基于模型知識遷移的建筑空間視覺舒適度多維度智能評價方法,通過匯集現(xiàn)有的圖像評價開源數(shù)據(jù)集及根據(jù)標注規(guī)則的新增數(shù)據(jù)形成目標數(shù)據(jù)集,利用擬合正態(tài)分布的形式進行評價標簽的標準化與歸一化處理,運用多門控混合專家模型,通過教師?學生模型進行預(yù)訓練與蒸餾學習,經(jīng)由模型知識的遷移和正態(tài)分布參數(shù)更新,實現(xiàn)對圖像色彩、光線和建筑布局多維度綜合評價。本發(fā)明的優(yōu)點是不僅提高了評價的精確性和可解釋性,還實現(xiàn)了主客觀評價的融合與知識遷移的高效應(yīng)用,為建筑空間的視覺舒適度設(shè)計提供了智能化、綜合性的評價工具。
本發(fā)明授權(quán)一種基于模型知識遷移的建筑空間視覺舒適度多維度智能評價方法和計算機系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于模型知識遷移的建筑空間視覺舒適度多維度智能評價方法,包括如下步驟: 步驟S1:圖像多維度評價數(shù)據(jù)集建立; 收集現(xiàn)有的圖像評價開源數(shù)據(jù)集,其中包括圖像色彩維度的評價數(shù)據(jù)集、圖像光線的評價數(shù)據(jù)集、建筑布局不同維度的評價數(shù)據(jù)集,并不斷補充現(xiàn)場拍攝的建筑空間圖片進行數(shù)據(jù)集擴充; 步驟S2:新增數(shù)據(jù)集的標簽劃分; 從待評價數(shù)據(jù)集里一次性提取兩張不同的建筑空間圖片,根據(jù)提示詞對選中圖片的多個維度進行評價并得到相應(yīng)的獎懲,根據(jù)多輪打分,最終形成當前數(shù)據(jù)集的標簽; 通過擬合正態(tài)分布來反映當前建筑圖片的評價分布情況,其中μi表示當前圖片在某個評價維度上的評分值,值越大說明評分越高;表示當前評分的穩(wěn)定性,值越小,說明對當前圖片的評價更穩(wěn)定; 步驟S3:遷移數(shù)據(jù)集的標簽歸一化; 標簽歸一化到正態(tài)分布上;μi表示當前圖片在某個評價維度上的評分值,對應(yīng)遷移數(shù)據(jù)集的原標簽評價值;表示當前評分的穩(wěn)定性; 步驟S4:采用遷移數(shù)據(jù)集對多門控混合專家模型進行預(yù)訓練; 所述多門控混合專家模型的框架包括注意力機制層、門控網(wǎng)絡(luò)、專家層和判別層,來擬合輸入圖片在各個維度上的μi,σi;通過將歸一化后的遷移數(shù)據(jù)集輸入模型,并計算加權(quán)KL散度損失函數(shù)優(yōu)化模型輸出,完成預(yù)訓練過程; 步驟S5:多門控混合專家模型學習新增數(shù)據(jù)集并實現(xiàn)視覺舒適度的多維評價; 采用教師-學生模型架構(gòu)進一步優(yōu)化,教師模型利用遷移數(shù)據(jù)集進行預(yù)訓練后,指導學生模型學習新數(shù)據(jù)集,將新數(shù)據(jù)集分別輸入教師和學生模型,得到各評價維度的輸出,通過計算兩組輸出之間的KL散度,評估教師模型與學生模型的差異,并將蒸餾損失與原始損失值加權(quán)組合,進行模型的優(yōu)化和更新。
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